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基于信道特性与保守混沌的5G电力物联网动态加密算法

为了有效保证5G电力物联网中数据的安全性,提出了基于信道特性和保守混沌AES(Advanced Encryption Standard)的5G电力物联网数据动态加密算法。该算法,利用5G无线信道随机性和短时互易性生成动态密钥,并以此设计一种改进型的AES加密算法用于实现5G的电力物联网物理层数据加密。仿真结果表明:本方案在不同信噪比下,提高了密钥的随机性和安全性;并能有效提升加密系统的密钥空间,增强5G电力物联网系统的安全性。

  • 2022-02-13
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智能超表面技术5G化演进探讨

随着移动通信网络发展演进,5G网络进入规模化商用的下半场5G-Advanced时代,6G业务需求和潜在技术也逐渐成为研究热点。在梳理5G/5G-Advanced网络深度覆盖、扩容提速等网络需求和6G技术演进趋势的基础上,分析6G技术在5G/5G-Advanced网络阶段先试先用的必要性和可能性,提出6G技术5G化演进的“BULL”原则。最后,基于“BULL”原则,分析智能超表面技术在5G/5G-Advanced阶段5G化演进的必要性与可性行。

  • 2022-02-13
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同时同频全双工非线性自干扰抑制研究

同时同频全双工在相同频率资源上同时进行信号的收发,频谱利用率理论上可以提升1倍,因此受到广泛关注。然而,全双工设备在接收信号的同时,也会遭受本地信号发射带来的强干扰。针对强干扰信号的非线性典型特征,分析当前热点的非线性自干扰抑制技术,并探讨大功率发射和阵列天线场景中,可能的非线性干扰抑制方法,为大功率、多天线全双工设备研制提供架构和算法层面的设计指导。

  • 2022-02-13
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大唐打造DTm-LTE宽带应急专网通信系统

建造安全、可靠且独立的无线宽带专用网络早已成为业界共识,政务网、应急通信、公共安全、社会管理以及各大行业对无线宽带业务、集群类业务以及各类多媒体融合业务的需求日趋强烈。以往无线带宽的瓶颈以及系统复杂且不便携的问题,制约了行业信息化更快的发展。而随着以高速带宽、高集成度、便携机动等为突出特点的4G TD-LTE宽带专网一体化系统的产生,通过无线宽带专网及机动便携的优势与特点,可大幅拓宽业务的应用领域。

  • 2022-02-13
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露天矿山智能网联自动驾驶场景与技术研究

采矿业是我国国民经济的基础和支柱产业,矿山智慧化是当前采矿业发展的重要趋势。目前,国内部分矿山已经建成的自动化、信息化系统等在安全生产过程中发挥了重要作用[1-3]。具体而言,露天矿山作业环境恶劣,危险度高,采用自动驾驶技术不仅能避免或减少对驾驶人员健康、安全的危害或威胁,而且将大幅提升效率、降低成本,更加经济、节能和环保[4]。据澳大利亚铁矿石出口商FMG集团测算,其137台自动驾驶矿车生产效率比传统人工运输提升了30%。此外,露天矿山场景复杂度较公共交通场景相对简单(人员严格管控、矿车行驶限速严格控制、行驶路线相对固定),自动驾驶在露天矿山场景下也相对容易实现。

  • 2022-02-13
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自动驾驶高精度地图——3D道路环境的重建

细化定义的地图,可以描述为对3D道路环境的重建。高精度地图含有大量道路矢量元素信息(车道线位置、类型、宽度等)以及车道周边的固定对象信息(交通信号灯、交通标志、障碍物、路边地标等),形成对路网精确的三维表征(厘米级精度),比如路面的几何结构、道路标示线的位置、周边道路环境的点云模型等。

  • 2022-02-13
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自动驾驶技术——车载芯片的过去、现在和未来

未来,自动驾驶也将逐步完善,又会加入激光雷达的点云(三维位置数据)数据以及更多的摄像头和雷达传感器, GPU也难以胜任,ASIC性能、能耗和大规模量产成本均显著优于GPU和FPGA,定制化的ASIC芯片可在相对低水平的能耗下,ASIC专用芯片将成为主流。

  • 2022-02-13
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智能网联汽车高精地图白皮书(2020)

高精地图的发展与智慧交通、智能网联汽车紧密相关,从智能网联汽车上路伊始,高精地图产业就应势而生并飞速发展。相对于以往的导航地图,高精地图是智能网联汽车交通的共性基础技术,其服务的对象并非仅人类驾驶员,而是人类驾驶员和自动驾驶汽车。对于L3及以上级别的自动驾驶汽车而言,高精地图是必备选项。一方面,它是自动驾驶汽车规划道路行驶路径的重要基础,能为车辆提供定位、决策、交通动态信息等依据。另一方面,当自动驾驶汽车传感器出现故障或者周围环境较为恶劣时,它也能确保车辆的基本行驶安全。

  • 2022-02-13
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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